Почему ни одна компания не может повторить шаги Amazon в области AI-коммерции

Ронен Шварц — генеральный директор K2view.

Откройте для себя лучшие новости и события в финтехе!

Подписывайтесь на рассылку FinTech Weekly

Читают руководители JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna и других компаний

Незавершённая история за заголовками о AI Amazon

Когда Amazon объявила, что её AI-помощник для покупок Rufus теперь значительно увеличивает вовлечённость клиентов и приносит миллиарды дополнительных продаж, реакция была мгновенной: удивление, восхищение и лёгкая зависть. Это воспринималось как смелый шаг вперёд в подходе предприятий к клиентскому опыту.

Но это было не только достижение AI-моделей. Всё стало возможным благодаря закрытой экосистеме. Amazon работает полностью на своей платформе, где данные о продуктах, клиентах, поведении и покупках объединены и контролируются. Такая система не является реалистичной моделью для большинства предприятий, особенно в финансовом секторе. Эта индустрия занимает одно из первых мест по внедрению AI-центров поддержки, составляя около четверти мирового рынка. Однако её данные всё ещё разбросаны по управлению банковскими счетами, CRM, платформам выставления счетов и поддержки. В таких условиях AI сталкивается с трудностями.

Урок прост: успех в клиентском опыте зависит меньше от гениальности модели и больше от качества и целостности данных, лежащих в её основе. Без единого, контекстуального взгляда AI-агенты скорее будут мешать поддержке, чем её улучшать.

Когда AI сталкивается с хаотичной реальностью

Для большинства предприятий среда данных выглядит совсем не так, как у Amazon — с его упорядоченной, вертикально интегрированной платформой. Информация хранится в десятках систем, каждая из которых содержит части клиентской записи, иногда дублируется, устарела или редко синхронизирована.

Внедрение AI в такую среду вызывает хаос. Клиенты получают противоречивые или частичные ответы, доверие падает, и человеческие представители вынуждены вмешиваться, чтобы восстановить уверенность. То, что задумывалось как автоматизация, превращается в переработку, создавая дополнительные нагрузки с обеих сторон.

Представьте, что наняли опытного специалиста по обслуживанию, но дали ему шкаф с неполными или неправильно маркированными записями. Их талант тратится зря, потому что основа разрушена. То же самое касается AI-агентов: без последовательной, точной и своевременной информации они обречены на провал.

Что действительно нужно для масштабирования AI в клиентском опыте

Компании, стремящиеся повторить успехи Amazon, часто сосредотачиваются на самой модели, настраивая подсказки, сравнивая поставщиков или гоняясь за следующими обновлениями. Но решающий фактор долгосрочного успеха — это база данных, которая поддерживает эти модели.

Чтобы сделать AI-агентов надёжными и готовыми к использованию в бизнесе, организациям нужны три ключевых элемента:

*   **Интеграция**: информация о клиентах, разбросанная по десяткам систем, должна быть объединена в единый, последовательный обзор. 
*   **Управление и безопасность**: данные должны быть точными, дублированными, защищёнными и соответствовать требованиям конфиденциальности, прежде чем AI сможет на них оперировать. 
*   **Контекст в реальном времени**: агенты нуждаются в самой актуальной информации, а не в устаревших снимках или статичных записях. 

Без этих основ AI быстро разваливается, вызывая ошибки, риски несоответствия и разочарованных клиентов. С ними AI может перейти от пилотных проектов к масштабным решениям, приносящим реальную пользу. Простая, но часто игнорируемая истина: умные агенты требуют умных данных.

От пилотов к трансформации

Во всех отраслях предприятия экспериментируют с AI в клиентском опыте, внедряя чат-боты, виртуальных помощников или генеративные инструменты в рабочие процессы обслуживания. Но большинство этих инициатив остаются на стадии тестирования. Недавний отчёт MIT показал, что почти 95% проектов AI не доходят до производства. Инициативы по улучшению клиентского опыта — не исключение. 
Разрыв между экспериментом и трансформацией сводится к базе данных.

Несогласованные, низкокачественные данные подрывают поддержку. Чистая, объединённая информация обеспечивает масштабируемость, последовательность и ответственное внедрение. Правильная подготовка позволяет предприятиям наконец перейти от экспериментов к системам производства, укрепляющим как отношения с клиентами, так и бизнес-результаты.

Вдохновение и предупреждение

История Amazon — и веха, и предостережение. Она показывает, что возможно, когда AI-агенты работают на связанной, высококачественной базе данных, но также показывает, насколько редко такое происходит. Большинство предприятий не могут просто повторить это. Будущее AI в клиентском опыте будет определяться не только всё более сложными моделями, а организациями, готовыми инвестировать в базу данных, которая делает эти модели эффективными.